多层字典转模型

本文介绍了一种在iOS应用中实现广告数据双层模型解析的方法。通过使用MJExtension和AFNetworking等第三方库,文章详细展示了如何从JSON数据中解析出所需的广告信息,并进一步封装成模型对象以供应用程序使用。

// 使用到的三方MJExtension,AFN
//json数据解析完后是一个个数组套字典的东东,现在的业务需求是在原有的模型下,增加个模型,就是再往下解析一层,之前没有想到用2个模型来处理(具体是1个模型处理好还是分为2个模型处理好,自己把握)。
//下面直接上代码(新手小白,代码还有很多不规范的地方,见谅,只作为学习笔记)

//2个模型channelModel 和 adsModel ,请求的url都是一样的,只是我分开写了
//这里获取到json解析完的数据
NSMutableArray *lastArr =  [chanelModel mj_objectArrayWithKeyValuesArray:dataDic[@"allTypes"]];

        if ( [[dataDic objectForKey:@"flag"] isEqualToString:@"1"] ) {
//flag等于1的情况下

            NSMutableDictionary *adsInfoDic = [[NSMutableDictionary alloc] init];
            for (chanelModel *model in lastArr) {
                ws.channelModel = model;
  /*************************再生成个字典**************************************/              
                [adsInfoDic setObject: ws.channelModel.ads forKey:@"ads"];
                //(字典转模型)-AdsModel
                NSArray *overArr = [AdsModel mj_objectArrayWithKeyValuesArray:adsInfoDic[@"ads"]];
 #mark --  这里就是又将字典转成了模型(adsModel)               
                for (AdsModel *adsModel in overArr) {
                    ws.adsModel = adsModel;
                    if ([ws.adsModel.channel isEqualToString:channel]) {
                //最后将符合条件的模型添加给属性
                        [ws.topScrollViewImageArr addObject:ws.adsModel];   
                    }   
                }   
            }
//flag不等于1的情况下  
        }else {
        }
    } FailBlock:^(NSDictionary *dataDic, NSError *error) {
//失败

    }];
<think>好的,用户问的是如何在Easy Excel中字典。首先,我需要确定用户指的是哪种技术环境下的字典换。通常来说,Easy Excel是一个用于简化Excel操作的库,常见于Java或Python等编程语言中。比如,在Python中可能有类似easy_excel的库,但更常见的是使用pandas或者openpyxl。而“字典”可能是指将字典数据换为Excel表格,或者在Excel中处理字典格式的数据。 接下来,我需要考虑用户的具体需求。用户可能希望将Python字典换成Excel文件,或者相反,从Excel读取数据换为字典。如果是前者,可能需要使用类似pandas的DataFrame来换,因为pandas支持字典到Excel的换。如果是后者,可能需要读取Excel的每一行,然后换为字典形式。 然后,我需要检查是否有特定的Easy Excel库存在。例如,在Java中有一个EasyExcel库,用于处理Excel的读写,但它的使用方式与Python不同。如果用户指的是Java的EasyExcel,那么字典可能涉及到自定义的换器,或者将数据封装成特定的对象模型。 另外,用户可能对“字典”有不同的理解。在Excel中,可能是指数据验证中的下拉列表,或者是将某些列的数据字典映射到其他值。比如,将数字状态换为对应的文本描述,这时候可能需要使用Excel的VLOOKUP函数或者数据映射功能。 考虑到用户的问题可能偏向编程实现,我需要假设用户是在使用类似Python的Easy Excel库,或者希望用代码实现字典与Excel之间的换。因此,我需要提供一个示例代码,展示如何将字典换为Excel文件。例如,使用pandas的DataFrame将字典的键作为列名,值作为数据写入Excel。 同时,可能需要处理更复杂的情况,比如嵌套字典或多个工作表。这时候可能需要遍历字典的键值对,或者使用更复杂的结构。此外,还需要考虑如何安装相关的库,比如pandas和openpyxl,因为这些是常用的依赖项。 最后,需要确保回答符合用户的要求,即提供示例代码,并在末尾列出相关问题。相关问题可能涉及读取Excel到字典、处理多层嵌套、使用其他库如openpyxl或csv模块,以及处理大型数据集的优化方法。这样用户可以根据自己的需求进一步探索。</think>在 Easy Excel 中处理字典换时,通常需要将字典数据换为 Excel 表格或从 Excel 表格解析字典。以下是基于 Python 的 `pandas` 库实现的示例(假设 "Easy Excel" 指简化 Excel 操作的场景): ```python import pandas as pd # 示例字典 data = { "姓名": ["张三", "李四", "王五"], "年龄": [25, 30, 28], "城市": ["北京", "上海", "广州"] } # 字典 Excel df = pd.DataFrame(data) df.to_excel("output.xlsx", index=False) ``` ### 代码说明: 1. 使用 `pandas.DataFrame` 将字典换为表格结构。 2. 通过 `to_excel` 方法导出为 Excel 文件。 ---
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